1.香港大学urban planning

本文共同第一作者为陈寅杰、颜子鹏，相关研究工作于香港大学科研实习期间完成；通讯作者 Andrew F. Luo 为香港大学助理教授该工作已经被 NeurIPS 2025 会议接受为 Spotlight在视觉处理任务中，Vision Transformers（ViTs）已发展成为主流架构。

2.2020年7月28日香港大学

然而，近期研究表明，ViT 模型的密集特征中会出现部分与局部语义不一致的伪影（artifact），进而削弱模型在精细定位类任务中的性能表现因此，如何在不耗费大量计算资源的前提下，保留 ViT 模型预训练核心信息并消除密集特征中的伪影？。

3.mphil香港大学

香港大学团队提出一种无需数据标记的 ViT 密集表征增强方法

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